Can Deep-Learning system detect aberrant responses in personality tests?

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パーソナリティ検査の回答を歪める偽装傾向のような反応の偏り(response bias)の検出・補正方法を，臨床場面でよく使われるMMPIの最新版MMPI-3(申請者を代表とするグループがMMPI-3日本版を完成・刊行)において開発する。今年度の一つの目的は，MMPI-3日本版を完成させることであったが，この目標は達成された。ただし，この目標は今回の課題とは直接関係ないが，この完成がないとMMPI-3日本版によるデータ収集が出来ないので，標準化を終わらせる必要があった。MMPI-3日本版の標準化過程でに集められた健常者のデータ数は1413名であった。このうち無回答が多い回答を除き，さらにミネソタ大学によって示された4つの削除基準(Ben-Porth & Tellegen, 2020)を適用した妥当でない回答(これを「妥当性に欠ける回答」と呼ぶ)を除いた最終的な標準化集団は1236(男592，女644)名となった。「妥当性に欠ける回答」(171名)を今年度収集途中である偽装的な態度で回答したデータとの比較をする。今回の偽装的態度はOver-ReportingあるいはUnder-Reportingといわれるものであり，この受検態度の特性を検討し，MMPI-3がもともと持つ妥当性尺度の有効性をまず検討する。さらに臨床群でも同様に削除した45名のデータも検討する。なお，偽装傾向で回答する群からのデータは収集中であり，およそ予定の半数を収集した。また，ディープラーニング用のソフトは試作品を作製途中であるが，上記の標準化時に削除された回答と今回収集する偽装傾向での受検態度による回答の検出が可能か検討しだしたところである。